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实体 Hoki Kim

Hoki Kim

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  1. RESEARCH · CL_65257 ·

    新研究深入探讨 SAM 优化器的稳定性和自适应学习

    两篇新研究论文深入探讨了 Sharpness-Aware Minimization (SAM) 的复杂性,SAM 是一种流行的深度学习训练技术。第一篇论文分析了 SAM 在鞍点附近的收敛不稳定性,理论上证明它可以成为一个吸引子,并且动量和批次大小可能对缓解此问题至关重要。第二篇论文为 SAM 专门引入了自适应的 Polyak 型步长调度器,旨在减少对大量学习率调整的需求,同时保持或提高性能。